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叶紫翠 2025-05-14 【汽车】 8722 人已围观

21世纪经济报道记者董静怡杭州报道

人工智能已经不再是一个独立的⑯、孤立的技术概念⑮，而是贯穿网络安全各个领域②，AI智能体也已经从实验室走入千家万户③。

安恒信息CTO刘博向21世纪经济报道记者表示⑱，在大模型时代⑤，人们对安全的感知比以往更为强烈⑪。一方面⑬，大模型涉及的数据量庞大且复杂②；另一方面❷，在应用大模型时③，往往需要处理大量敏感数据的交互⑤。无论是个人还是企业都对此更加重视⑬。

然而⑧，AI的发展催生了前所未有的安全挑战——攻击与防御的边界因技术迭代而模糊⑱，传统规则式防护体系在动态化⑮、智能化的新型威胁前逐渐失效⑥。

日前⑨，在2025中国数谷·西湖论剑大会上⑩，安恒信息董事长范渊指出❷，安全与智能密不可分⑯，安全的边界决定着智能的发展疆域⑪，而智能的高度也将重塑安全的维度⑱。

面对新兴挑战❸，行业正在探索新的防御范式⑳。动态防御❶、AI对抗AI⑱、隐私计算等新技术方向逐渐成为共识❶。然而⑧，技术只是解决方案的一部分⑱。标准体系的缺失⑳、跨厂商协作的障碍⑥、法律伦理的模糊地带⑤，都是需要全社会共同应对的课题⑥。

安全挑战加剧③、大模型技术加速向金融⑲、政务⑧、企业等领域应用②，多种安全风险相互交织❸、叠加放大⑧。安恒信息首席安全官①、高级副总裁袁明坤向记者表示⑨，近两年来⑮，无论是攻击的数量还是强度都有所增加⑤。

传统基于规则和特征匹配的防御体系⑮，在面对AI驱动的动态化⑰、智能化攻击时显得力不从心⑩。数据泄露❸、模型滥用⑬、协议漏洞等问题层出不穷⑰，而攻击者的手段正因AI的加持变得更加隐蔽和高效⑳。

一方面⑬，攻击手段的智能化升级让防御难度呈指数级增长❸。

袁明坤向记者表示①，勒索病毒编写⑦、网络钓鱼等犯罪活动因AI技术门槛降低而激增⑱。在过去⑫，勒索病毒的编写需要一定的技术门槛⑮，但如今⑳，借助AI⑱，即使是那些原本不具备高超编程能力的人⑳，也能够制造出勒索病毒⑤。这无疑给网络安全带来了巨大的威胁⑤，网络犯罪的规模和频率都有可能进一步扩大⑬。

在网络安全的对抗过程中①，AI技术的应用也使得攻击手段变得更加复杂和多样化⑰。传统的攻击方式往往需要攻击者手动使用各种工具进行尝试⑲，而借助大模型的推理能力❸，攻击者可以更加高效地进行攻击⑱。

袁明坤表示⑮，AI能够自动地对目标系统进行分析和测试▓，找出潜在的漏洞⑥，并且能够根据已有的攻击结果进一步推导出更多的攻击点②。这种攻击能力的成倍放大⑫，使得防守方面临着更大的压力⑯。

另一方面▓，AI本身的安全问题也逐渐凸显出来⑦。目前④，一些大型企业已经将AI技术广泛应用于业务中②，其业务的核心部分都依赖于AI⑯。这就使得AI本身的安全性变得至关重要⑦。数据的可见性⑩、可用性以及数据流转的通道等都成为了企业需要重点关注的问题⑬。

智能体技术的普及带来了全新的安全挑战⑦。通信协议是推动多智能体系统协同作业的关键③，如Anthropic提出的MCP作为当前的主流标准⑳，该协议在设计之初聚焦于功能协同架构的构建❷，但在安全体系设计上存在阶段性不足①。“MCP协议安全架构存在先天性不足⑫，在认证机制⑲、权限管控体系以及数据安全防护等核心安全领域⑦，当前协议框架尚未提供有效的技术解决方案⑦。产业界已形成共识⑧，需要额外叠加外部安全组件来弥补协议层面的安全缺陷⑪。”刘博向记者表示⑰。

因此⑭，当MCP与大模型结合使用时⑤，如果配置不当⑬，可能会导致正常的大模型变成恶意模型❶。

安恒信息高级副总裁④、研究院院长王欣向记者解释道❶，目前⑫，许多大模型采用无监督式训练⑦，在数据语料治理过程中⑱，可能存在一些“脏数据”❸，这些数据可能被恶意利用⑥。为了安全起见①，通用模型厂商通常会进行价值观对齐⑳，但这种对齐很容易被突破①。通过简单的方式⑦，攻击者可以绕过价值观对齐的防御体系⑮，使模型执行恶意操作❷。

袁明坤向记者表示⑯，如果AI系统被攻击者入侵②，那么企业的核心数据可能会被窃取或篡改⑨，给企业带来巨大的损失⑤。因此⑳，保障AI系统的安全⑮，防止其被恶意利用⑱，是未来网络安全领域必须解决的重要课题④。

AI重塑网络安全⑧、安全产业正进入AI定义时代⑰，AI安全服务正从“可选项”变为“必选项”⑭。“在这一过程中⑮，需要运用智能手段来约束智能⑦，只能采用AI安全的方式②，即通过智能治理智能⑩，以大模型治理大模型⑯。”刘博向记者表示②。

网络安全企业正加速将AI融入防御体系⑪，安恒信息的“恒脑”安全AI智能体是一个典型代表⑳。在新品发布会上⑦，恒脑进化至3.0版本⑰，在泛连接⑮、高交互⑰、全模态领域实现突破①。

范渊认为❷，AI智能体发展有条件自主⑬、高度自主和完全自主三重境界⑩，当前⑧，可以通过“人+智能体”完成原来N个人协作才能完成的任务❸。

王欣预测②，在未来一年内⑤，AI智能体在安全领域的任务中⑭，有一部分从“辅助驾驶”向“自动驾驶”发展❸。

值得注意的是⑳，AI不仅改变了安全技术⑥，也重塑了行业商业模式⑲。“过去③，我们常常采用‘软件工程+人’的模式为客户交付解决方案⑪，软件工程本身存在局限性⑩，许多问题仍依赖人力③，但很多场景如数据分类分级⑰、海量告警分析等无法通过‘人海战术’解决⑯。”王欣向记者表示⑤。

大模型的出现和智能体的应用为这些问题带来解决之策⑨。王欣认为▓，那些需要大量重复性体力劳动的脑力工作⑩，如今可以通过智能体得到有效解决③。

而基于智能体的解决方案可以将服务价格大幅降低⑨。这种转变不仅提高了服务效率⑦，也推动了行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型⑩，用户开始从关注服务人数转向关注服务效果③。

此外⑪，智能体的出现还推动了安全行业从专才向超级个体的转变⑭。通过智能体的共建方式⑥，开发难度大幅降低⑩，业务专家可以直接基于智能体开发平台开发相关安全能力⑨，省去了冗余复杂的开发流程⑨，减少了需求传递过程中的信息衰减⑳。

同时⑯，智能体的应用也使得安全行业从任务的定制化转变为个性化⑧，从面向客户交付软件系统转变为共创模式⑤。

王欣举例称❷，过去❸，有客户提出的业务需求往往因为过于定制化而被许多厂商拒绝④，因为这些需求只符合特定客户的当前场景⑤，对于厂商来说投入产出比并不划算⑩。然而通过智能体⑬，这些任务在短短半年内就得以实现⑭。

这种从单纯的交付到共同创作的转变④，使得安全行业能够更好地满足客户的个性化需求⑯，与客户共同构建符合其业务场景的安全解决方案⑥。